Динамічнібагатошаровінейромережі.

Среди многослойных нейронных сетей можно выделить четыре наиболее значимых и важных класса нейронных сетей:

· сети прямого распространения – все связи направлены строго от входных нейронов к выходным. Такие сети еще называют многослойным персептроном, по аналогии с обычным персептроном Розенблатта, в котором только один слой;

· реккурентные нейронные сети или сети обратного распространения – сигнал в таких сетях с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично передается обратно на входы нейронов входного слоя;

· радиально базисные функции – вид многослойной нейронной сети, имеющий скрытый слой из радиальных элементов и выходной слой из линейных элементов. Сети этого типа довольно компактны и быстро обучаются. Радиально базисная сеть обладает следующими особенностями: один скрытый слой, только нейроны скрытого слоя имеют нелинейную активационную функцию и синаптические веса входного и скрытого слоев равны единицы;

· самоорганизующиеся карты или сеть Кохонена. Такой класс многослойных нейронных сетей, как правило, обучается без учителя и успешно применяется в задачах распознавания. Сети такого класса способны выявлять новизну во входных данных: если после обучения сеть встретится с набором данных, непохожим ни на один из известных образцов, то она не сможет классифицировать такой набор и тем самым выявит его новизну. Сеть Кохонена имеет всего два слоя: входной и выходной, составленный из радиальных элементов.

НейромережаХопфілда.

Нейро́нная сеть Хо́пфилда — полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. В процессе работы динамика таких сетей сходится (конвергирует) к одному из положений равновесия. Эти положения равновесия являютсялокальными минимумами функционала, называемого энергией сети (в простейшем случае — локальными минимумами отрицательно определённой квадратичной формы на n-мерном кубе). В отличие от многих нейронных сетей, работающих до получения ответа через определённое количество тактов, сети Хопфилда работают до достижения равновесия, когда следующее состояние сети в точности равно предыдущему: начальное состояние является входным образом, а при равновесии получают выходной образ.

Одна из первых предложенных моделей сети Хопфилда используется как ассоциативная память. Исходными данными для расчета значений синаптических весов сети являются векторы — образцы классов. Сеть функционирует циклически. Выход каждого из нейронов подается на входы всех остальных нейронов. Нейроны сети имеют жесткие пороговые функции.

Рис. 1. Сеть Хопфилда

Рис. 2. Передаточная функция сети Хопфилда

Области применения:

· ассоциативная память, адресуемая по содержанию

· задачи распознавания образов

· задачи оптимизации.

Недостатки:

· небольшая емкость;

· наряду с запомненными образами в сети хранятся и их негативы;

· размерность и тип входных сигналов с точностью совпадают с размерностью и типом выходных сигналов. Это существенно ограничивает применение сети в задаче распознавания образов.

· при использовании коррелированных векторов-образцов возможно зацикливание сети в процессе функционирования.

· Квадратичный рост числа синапсов при увеличении размерности входного сигнала.